Nel contesto dello sviluppo software, dei grandi volumi di dati e dell’outsourcing di competenze, diventa sempre più importante comprendere il ruolo delle figure operanti in ambito IT e capire come collaborano tra loro. Data Engineer, Data Analyst e Data Scientist, ad esempio, hanno job title simili e facilmente confondibili, ma in realtà hanno ruoli e responsabilità differenti, e ciascuno di loro può portare un diverso valore aggiunto a un’organizzazione.
Chi è il Data Engineer
Il Data Engineer è la figura responsabile della costruzione, manutenzione e ottimizzazione delle infrastrutture che permettono di raccogliere, processare e rendere disponibili i dati all’interno di un’organizzazione. Ad esempio, progetta pipeline ETL (Extract-Transform-Load), assicura che i dati vengano acquisiti da sorgenti disparate, che siano puliti, coerenti, scalabili e pronti per l’analisi.
Un Data Engineer capace garantisce che la “macchina” dei dati sia robusta e pronta, affinché i progetti downstream (cioè quelli di analisi e modellazione) possano essere avviati senza intoppi.
Data Analyst: trasformare i dati in informazioni
Il Data Analyst opera su dataset già disponibili. È colui che raccoglie, pulisce, esplora e visualizza i dati, generando report, dashboard e insight in un linguaggio comprensibile alle linee di business.
Il suo lavoro aiuta a capire, ad esempio, quale campagna marketing ha avuto maggiore conversione, quali aree geografiche mostrano trend di crescita, quali metriche operano meglio. Il suo compito è far emergere domande rilevanti per l’azienda e rispondere con i dati.
Un Data Analyst può collaborare con il Data Engineer affinché i dati su cui lavora siano pronti, e con il data scientist perché gli insight possano evolvere in modelli predittivi o soluzioni più avanzate.
Data Scientist: dal dato all’intelligenza
Il Data Scientist prende i dati puliti e disponibili (grazie al Data Engineer) e gli insight (grazie al Data Analyst) per costruire modelli, algoritmi di machine learning, soluzioni di intelligenza artificiale o simulazioni.
In pratica, il Data Scientist risponde a domande più ambiziose: quali pattern nascondono i dati? Quale modello predice il comportamento futuro? Quale automazione o intervento è suggerito dai risultati?
In questo modo riesce a portare valore elevato, dando un prospetto non solo di ciò che è già avvenuto, ma di cosa si potrebbe far accadere.
Come i tre ruoli si integrano in un flusso operativo
Vediamo un processo tipico che mostra come le tre figure lavorano insieme:
- Il Data Engineer stabilisce l’infrastruttura: definisce quali dati acquisire, da quali sorgenti, costruisce la pipeline, verifica la qualità, li rende disponibili in un data warehouse o un data lake.
- Il Data Analyst accede a questi dati, li esplora, estrae metriche, genera dashboard e fornisce alla business unit o al management insight utili per decisioni operative.
- Il Data Scientist prende le metriche e i dataset disponibili, costruisce modelli predittivi o algoritmi, collabora con l’IT o l’area sviluppo per integrazione in produzione, propone soluzioni automatiche o semi-automatiche.
La chiave, in questo contesto, è la sinergia: senza Data Engineer i dati non sono affidabili; senza Data Analyst i dati restano inutilizzati; senza Data Scientist il potenziale non viene sfruttato a dovere.
Quali competenze servono a ciascuna figura
- Data Engineer: conoscenza di programmazione (Python, Java, Scala), sistemi di archiviazione (SQL, NoSQL), tecnologie big-data (Hadoop, Spark), pipeline ETL/ELT, automazione, cloud.
- Data Analyst: competenze statistiche, capacità di visualizzazione (Tableau, Power BI), SQL, programmazione leggera (Python/R), capacità di comunicazione e interpretazione per la business unit.
- Data Scientist: algoritmi di machine learning, modelli statistici avanzati, programmazione (Python/R), comprensione di business, conoscenza dei domini applicativi, capacità di produrre soluzioni scalabili.
Ricercando queste competenze in figure in outsourcing, è possibile creare team flessibili che possono scalare a seconda del progetto: ad esempio, un cliente richiede solo reporting (basterebbe un Analyst), un altro richiede un motore predittivo (servono un Data Scientist e un Data Engineer).
L’importanza dei dati
La collaborazione tra Data Engineer, Data Analyst e Data Scientist rappresenta la base per trasformare i dati in decisioni vere e proprie. Capire come queste tre figure si completano consente alle aziende di strutturare meglio i propri team, interni o in outsourcing che siano, e di costruire soluzioni che sanno trarre un vero vantaggio dai dati.
Investire in competenze diversificate e ben integrate permette di accelerare lo sviluppo di progetti data-driven e aumentare la capacità di anticipare bisogni, ottimizzare processi e innovare in modo consapevole.
